國家電網(wǎng)公司始終堅持“人民電業(yè)為人民”的企業(yè)宗旨,弘揚以客戶為中心、專業(yè)專注、持續(xù)改善的企業(yè)核心價值觀。為了全面提升人民群眾獲得感、幸福感,提高城鄉(xiāng)供電能力和可靠性水平,必須在停電事故發(fā)生后第一時間恢復(fù)供電。如果能對配電網(wǎng)搶修工單數(shù)量進(jìn)行預(yù)測研究,就可以提前優(yōu)化搶修資源,極大縮短故障搶修時間,切實提高電網(wǎng)公司的服務(wù)能力。隨著智能配電網(wǎng)建設(shè)改造行動計劃的深入開展和落實,配電網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集成本不斷降低,可利用的數(shù)據(jù)類型更加多樣,逐漸出現(xiàn)配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的概念。將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入配電網(wǎng)方面的課題研究已成為可能。因此,本文進(jìn)行了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的配電網(wǎng)搶修工單預(yù)測研究,將大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法應(yīng)用于配電網(wǎng)搶修工單預(yù)測,以作為特殊時期監(jiān)測分析工具中故障搶修模塊的算法基礎(chǔ),為配電網(wǎng)搶修指揮工作提供有力支撐。以此為出發(fā)點,本文的主要內(nèi)容如下:首先,提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的搶修工單數(shù)據(jù)處理方法和變化規(guī)律分析方法,充分利用各配電信息系統(tǒng)和氣象預(yù)報系統(tǒng),做好前期的數(shù)據(jù)調(diào)研工作,盡量減少已有數(shù)據(jù)的浪費,提高數(shù)據(jù)利用率。然后,建立搶修工單分布式預(yù)測方法。結(jié)合行政區(qū)域的劃分,參考搶修工單變化曲線的關(guān)聯(lián)性等因素,將一個區(qū)域性...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 搶修工單預(yù)測研究背景及意義
        1.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 搶修工單預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容與論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 搶修工單大數(shù)據(jù)的預(yù)處理及變化規(guī)律分析
    2.1 搶修工單大數(shù)據(jù)概況
    2.2 大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
    2.3 搶修工單變化規(guī)律分析
        2.3.1 搶修工單常規(guī)變化規(guī)律分析
        2.3.2 溫度對搶修工單的影響
        2.3.3 相對濕度對搶修工單的影響
        2.3.4 惡劣天氣對搶修工單的影響
        2.3.5 其他影響因素對搶修工單的影響
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的搶修工單分布式預(yù)測方法
    3.1 分布式預(yù)測方案
    3.2 子網(wǎng)劃分方法
    3.3 子網(wǎng)搶修工單預(yù)測算法模型
        3.3.1 隨機森林算法
        3.3.2 支持向量回歸算法
    3.4 子網(wǎng)搶修工單預(yù)測方法
        3.4.1 特征映射
        3.4.2 數(shù)據(jù)歸一化
        3.4.3 灰色關(guān)聯(lián)分析
        3.4.4 溫濕指數(shù)
        3.4.5 子網(wǎng)工單預(yù)測流程
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于配電網(wǎng)搶修模塊的算法實現(xiàn)
    4.1 配電網(wǎng)搶修模塊
    4.2 搶修工單預(yù)測算例分析
        4.2.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)樣本
        4.2.2 子網(wǎng)劃分及預(yù)測模型的選擇
        4.2.3 夏季搶修工單預(yù)測
        4.2.4 冬季搶修工單預(yù)測
    4.3 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝



本文編號：3955374